我有一个spark数据帧df: A B C D
True True True True
True False True True
True None True None
True NaN NaN False
True NaN True True 在pyspark中,有没有一种方法可以根据A,B,C,D行获得第五列,这些行中没有值false,但返回一个int值,或者1表示True,0表示False。因此: A B C D E
True True True True 1
Tr
我如何转换这个数据帧..。 name | group
James | 1
Mike | 2
Tod | 1
Rico | 2
Billie | 3
Mike | 3
Tod | 2 要这样做: name | in_group_1 | in_group_2 | in_group_3
James | True | False | True
Mike | False | True | True
Tod
我正在尝试将数据帧加载到Kafka主题。我在选择键和值时遇到错误。任何建议都会很有帮助。 下面是我的代码, data = spark.sql('select * from job')
kafka = data.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)")\
.writeStream.outputMode(outputMode='Append').format('kafka')\
.option("kafka.boot
我目前正在尝试集成PySpark和Cassandra,并且在优化代码以使其更快执行方面遇到了困难。
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SQLContext, SparkSession
from pyspark.sql.functions import sum as _sum
def connect_cassandra():
spark = SparkSession.builder \
.appName('SparkCassandraApp') \
我在逗号分隔的文件中有数据,我已经将其加载到spark数据框中:数据如下:
A B C
1 2 3
4 5 6
7 8 9
我想在spark中使用pyspark将上面的数据帧转换为:
A B C
A_1 B_2 C_3
A_4 B_5 C_6
--------------
然后使用pyspark将其转换为list of list:
[[ A_1 , B_2 , C_3],[A_4 , B_5 , C_6]]
然后在上述数据集上使用pyspark运行FP增长算法。
我尝试过的代码如下:
from pyspark.sql.functions im
我有一个PySpark数据帧,它有一个复杂的列,请参考下列值:
ID value
1 [{"label":"animal","value":"cat"},{"label":null,"value":"George"}]
我想在PySpark dataframe中添加一个新列,它基本上将它转换为一个字符串列表。如果Label为null,则字符串应包含value;如果label不为null,则string应为label:value。因此,对于上面的示例数据帧,输出应如下所示:
ID